from libtiff import * imgdir = TIFF3D.open("train-labels.tif") imgarr = imgdir.read_image() for i in range(imgarr.shape[0]): savepath = "./train-labels/"+ str(i) + '.tif' img = TIFF.open(savepath, 'w') img.write_image(imgarr[i])

一.数据类型 1.字符串 字符串英文string,简写str,只要是被[单/双/三引号]这层皮括起来的内容,不论那个内容是中文.英文.数字甚至火星文.只要是被括起来的,就表示是字符串类型 如:print('hello world').print('你好')都是字符串 例: word = '命运!不配做我的对手!'attack = "308"gold = "48g"blood = '''+101'''win = "First Blood!" pri

一.基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分:取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集. 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征),则转换的新坐标系也有 n 个维度,每个主成分表示一个维度,只是对于转换后的坐标系,只取前 k 个维度(也就是前 k 个主成分),此 k 个维度相对于数据集更加重要,形成矩阵 Wk : 3)将 n

# 通过对NC文件复制来造数据 import os, shutil # 遍历的根目录 root_dir = "D:\\test_data\\DISASTER\\" # 获取NC文件的时间 time_source = ' # 生成NC文件的时间 time_new = ' def get_dir_path(dir_name, time_str): ''' 组装目录结构 :param dir_name:文件名 :param time_str:时间字符串,如“20161228080000” :

Python基础篇_文件和数据格式化 文件的使用:文件打开.关闭.读写 文件打开:通过open()函数打开文件,并返回一个操作文件的变量. 使用语法:<变量名> = (<文件路径以及文件名>,<打开模式>) open()函数的七种打开模式: 打开模式 含义 ‘r’ 只读模式.如果文件不存在,则返回异常FileNotFoundError,默认值 ’w’ 覆盖写模式,文件不存在则创建,存在则完全覆盖原文件 ’x’ 创建写模式,文件不存在则创建,存在则返回异常FileExis

系统基本信息获取 描述 获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

  转自http://www.crifan.com/export_data_to_excel_file_in_python/ 在Python中,如何将数据,导出为Excel,即把数据写入到新生成的excel文件. 1.网上看到: Working with Excel Files in Python 其中包括,Python中,如何读取excel文件,如何写入数据到excel文件等等相关的库. 看起来应该是这方面的资料中,总结的最好的了. 2.此处暂时只需要写入数据到Excel,所以就去参考: xl

目录 二:pandas数据结构介绍   下面继续讲解pandas的第二个工具DataFrame. 二:pandas数据结构介绍 2.DataFarme   DataFarme表示的是矩阵的数据表,包含已排序的列集合,是一个二维数据工具.每一列可以是不同的数据类型值.它既有行索引又有列索引,可以看作是一组共享相同索引的Series对象.DataFarme的数组方法有很多,比如用index.name获取某列的值,用values获取行的值.这里先介绍一些常用的知识.   (1)构建DataFrame

对于做海洋数据处理的同学,会经常遇到nc格式的文件,nc文件的格式全称是NetCDF,具体的详细解释请查询官网[https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/index.html],一般从全球大洋数据库里面下载的温盐.风场及云量等数据,基本上是nc文件格式,每一个文件里面包含多个数据集,例如最简单的海面表温数据(Sea surface temperature data),数据范围是全球,空间分辨率为0.25 *0.25(~25km),时间分辨

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

    nc命令全名为netcat,顾名思义就是通过TCP或UDP从网络读写数据. 很多事情不一定非得抓包,nc也能发挥巨大作用. 1.传输文件 使用<>重定向符(只适用单文件,不推荐.失败时 ">" 产生空文件) nc -l 8888 < demo.txt        # 在本机8888端口侦听TCP连接,将收到的数据写入文件 nc ip 8888 > demo.txt       # 文件接收端:将文件内容通过网络"cat"到远端

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

一.hashlib文件一致性校验 为何要进行文件一致性校验? 为了确保你得到的文件是正确的版本,而没有被注入病毒和木马程序.例如我们经常在网上下载软件,而这些软件已经被注入了一些广告和病毒等,如果不进行文件与原始发布商的一致性校验的话,可能会给我们带来一定的损失. 文件一致性校验原理要进行文件的一致性校验,我们不可能像文本文件比较那样,将两个文件放到一起对比,因为很多的时候文件很大.目前最理想的办法就是,是通过加密算法,对文件生成对应的值,通过生成的值与发布商提供的值比较来确认两个文件是否一致.

java调用Linux执行Python爬虫,并将数据存储到elasticsearch中 一.以下博客代码使用的开发工具及环境如下: 1.idea: 2.jdk:1.8 3.elasticsearch:5.2.0 4.Linux 5.Python 6.maven 二.maven坐标: <!--java连接ulinix脚本架包--> <dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>

NC是气象领域数据的标准格式之一. 能够更好的存储格点数据. 下面为测试NC文件的读写. git:https://git.oschina.net/ipnunu/nctest pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

首先看一个nc文件中包含哪些部分,例如一个标准的 FVCOM 输入文件 wind.nc: netcdf wind { dimensions: nele = 36858 ; node = 18718 ; time = UNLIMITED ; // (151 currently) variables: int iint(time) ; iint:long_name = "internal mode iteration number" ; float time(time) ; time:lo

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/

转自:PHP读取自定义ini文件到二维数组 读取文件,可以使用file_get_contents,file,parse_ini_file等,现在有一个需求,需要读取如下格式的文件: [food] apple meat [tool] linux $ $_GET[] ` ' " { } - = \ / ? <\ . 这种格式类似ini文件,但是读取的时候只能读取到第一维度,第二维度读不出数据,没办法,只能自己写了 <?PHP function getArr( $file ){ if(!f

python使用简单http协议来传送文件!在ubuntu环境下,局域网内可以使用nc来传送文件,也可以使用基于Http协议的方式来下载文件我们可以使用python -m SimpleHTTPServer ${port}来启动服务 默认的端口是8000,另外我们也可以指定端口,比如: 这时我们就可以通过http://${ip}:15000/ 来访问所启动服务下的文件了!我们可以将这个配置到.bashrc中来方便使用,如下: simpleHTTPServer(){ ;then - $port >/